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Verwenden einer PostgreSQL-Datenbank als Ziel für AWS Database Migration Service

Sie können Daten entweder aus einer anderen PostgreSQL-Datenbank oder aus einer der anderen unterstützten Datenbanken in PostgreSQL-Datenbanken migrieren. AWS DMS

Hinweise zu Versionen von PostgreSQL, die als Ziel AWS DMS unterstützen, finden Sie unter. Ziele für AWS DMS

AWS DMS verfolgt einen table-by-table Ansatz bei der Migration von Daten von der Quelle zum Ziel in der Volllastphase. Die Tabellenreihenfolge kann während der Volllastphase nicht garantiert werden. Die Tabellen sind während der Vollastphase und während des Anwendens der zwischengespeicherten Transaktionen für einzelne Tabellen nicht synchron. Dies hat zur Folge, dass aktive referentielle Integritätseinschränkungen während der Volllastphase zu Aufgabenfehlern führen können.

In PostgreSQL werden Fremdschlüssel (referentielle Integritätseinschränkungen) mithilfe von Auslösern implementiert. AWS DMS Lädt während der Vollladephase jede Tabelle einzeln. Es wird ausdrücklich empfohlen, dass Sie Fremdschlüsseleinschränkungen während eines vollständigen Ladevorgangs mit einer der folgenden Methoden deaktivieren:

Ein Auslöser kann sich zu jedem beliebigen Zeitpunkt in einem der folgenden Zustände befinden: origin, replica, always und disabled. Wenn der session_replication_role-Parameter auf replica gesetzt ist, sind nur Auslöser aktiv, die sich im Status replica befinden, und sie werden ausgelöst, wenn sie aufgerufen werden. Andernfalls bleiben die Auslöser inaktiv.

PostgreSQL verfügt über einen ausfallsicheren Mechanismus, um zu verhindern, dass eine Tabelle gekürzt wird, auch dann, wenn session_replication_role festgelegt ist. Sie können diesen als Alternative zur Deaktivierung von Auslösern verwenden, um den vollständigen Ladevorgang abzuschließen. Legen Sie hierfür den Vorbereitungsmodus der Zieltabelle auf DO_NOTHING fest. Andernfalls schlagen DROP- und TRUNCATE-Operationen fehl, wenn Fremdschlüsseleinschränkungen bestehen.

In Amazon RDS können Sie diesen Parameter mithilfe einer Parametergruppe steuern/festlegen. Für eine PostgreSQL-Instance, die in Amazon EC2 ausgeführt wird, können Sie den Parameter direkt festlegen.

Weitere Informationen zur Arbeit mit einer PostgreSQL-Datenbank als Ziel für AWS DMS finden Sie in den folgenden Abschnitten:

Einschränkungen bei der Verwendung von PostgreSQL als Ziel für AWS Database Migration Service

Bei der Verwendung einer PostgreSQL-Datenbank als Ziel für AWS DMS gelten die folgenden Einschränkungen:

Sicherheitsanforderungen bei der Verwendung einer PostgreSQL-Datenbank als Ziel für AWS Database Migration Service

Aus Sicherheitsgründen muss das für die Datenmigration verwendete Benutzerkonto ein registrierter Benutzer in einer PostgreSQL-Zieldatenbank sein.

Ihr PostgreSQL-Zielendpunkt erfordert Mindestbenutzerberechtigungen, um eine AWS DMS Migration durchzuführen. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Beispielen.

    CREATE USER newuser WITH PASSWORD 'your-password';
    ALTER SCHEMA schema_name OWNER TO newuser;
            

Oder

    GRANT USAGE ON SCHEMA schema_name TO myuser;
    GRANT CONNECT ON DATABASE postgres to myuser;
    GRANT CREATE ON DATABASE postgres TO myuser;
    GRANT CREATE ON SCHEMA schema_name TO myuser;
    GRANT UPDATE, INSERT, SELECT, DELETE, TRUNCATE ON ALL TABLES IN SCHEMA schema_name TO myuser;
    GRANT TRUNCATE ON schema_name."BasicFeed" TO myuser;
            

Endpunkteinstellungen und zusätzliche Verbindungsattribute (ECAs) bei Verwendung von PostgreSQL als Ziel für AWS DMS

Sie können Endpunkteinstellungen und Extra Connection Attributes (ECAs) verwenden, um Ihre PostgreSQL-Zieldatenbank zu konfigurieren.

Sie geben die Einstellungen an, wenn Sie den Zielendpunkt mithilfe der AWS DMS Konsole erstellen, oder indem Sie den create-endpoint Befehl in AWS CLI, mit der --postgre-sql-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}' JSON-Syntax verwenden.

Sie geben ECAs mithilfe des ExtraConnectionAttributes Parameters für Ihren Endpunkt an.

Die folgende Tabelle zeigt die Endpunkteinstellungen, die Sie mit PostgreSQL als Ziel verwenden können.

Zieldatentypen für PostgreSQL

Der PostgreSQL-Datenbankendpunkt für AWS DMS unterstützt die meisten PostgreSQL-Datenbankdatentypen. Die folgende Tabelle zeigt die Zieldatentypen der PostgreSQL-Datenbank, die bei der Verwendung unterstützt werden, AWS DMS und die Standardzuordnung von AWS DMS Datentypen.

Weitere Hinweise zu AWS DMS Datentypen finden Sie unter. Datentypen für den AWS Database Migration Service

Verwenden von Babelfish für Aurora PostgreSQL als Ziel für AWS Database Migration Service

Sie können SQL-Server-Quelltabellen unter Verwendung von AWS Database Migration Service zu einem Babelfish-für-Amazon-Aurora-PostgreSQL-Ziel migrieren. Mithilfe von Babelfish versteht Aurora PostgreSQL T-SQL, den proprietären SQL-Dialekt von Microsoft SQL Server, und unterstützt dasselbe Kommunikationsprotokoll. Somit können für SQL Server geschriebene Anwendungen jetzt mit weniger Codeänderungen mit Aurora verwendet werden. Die Babelfish-Funktion ist in Amazon Aurora integriert. Hierfür entstehen keine zusätzlichen Kosten. Sie können Babelfish über die Amazon-RDS-Konsole in Ihrem Amazon-Aurora-Cluster aktivieren.

Wenn Sie Ihren AWS DMS Zielendpunkt mithilfe der AWS DMS Konsolen-, API- oder CLI-Befehle erstellen, geben Sie als Ziel-Engine Amazon Aurora PostgreSQL an und nennen Sie die Datenbank babelfish_db. Fügen Sie im Abschnitt Endpunkteinstellungen Einstellungen hinzu, um für DatabaseMode Babelfishund für BabelfishDatabaseName den Namen der Babelfish-T-SQL-Zieldatenbank festzulegen.

Hinzufügen von Transformationsregeln zu Ihrer Migrationsaufgabe

Wenn Sie eine Migrationsaufgabe für ein Babelfish-Ziel definieren, müssen Sie Transformationsregeln einbeziehen, die sicherstellen, dass DMS die vorab erstellten T-SQL-Babelfish-Tabellen in der Zieldatenbank verwendet.

Fügen Sie Ihrer Migrationsaufgabe zunächst eine Transformationsregel hinzu, die alle Tabellennamen in Kleinbuchstaben umschreibt. Babelfish speichert die Namen von Tabellen, die Sie mit T-SQL erstellen, in Kleinbuchstaben im PostgreSQL-Katalog pg_class. Wenn Sie jedoch über SQL-Server-Tabellen mit Namen in Groß- und Kleinschreibung verfügen, erstellt DMS die Tabellen unter Verwendung von systemeigenen PostgreSQL-Datentypen anstelle der T-SQL-kompatiblen Datentypen. Aus diesem Grund sollten Sie unbedingt eine Transformationsregel hinzufügen, die alle Tabellennamen in Kleinbuchstaben umschreibt. Beachten Sie, dass Spaltennamen nicht in Kleinbuchstaben umgewandelt werden sollten.

Wenn Sie bei der Definition Ihres Clusters den Migrationsmodus für mehrere Datenbanken verwendet haben, fügen Sie als Nächstes eine Transformationsregel hinzu, die das ursprüngliche SQL-Server-Schema umbenennt. Achten Sie darauf, das SQL-Server-Schema so umzubenennen, dass der Name den Namen der T-SQL-Datenbank beinhaltet. Wenn der ursprüngliche SQL-Server-Schemaname beispielsweise dbo und Ihr T-SQL-Datenbankname mydb lautet, benennen Sie das Schema unter Verwendung einer Transformationsregel in mydb_dbo um.

Wenn Sie den Einzeldatenbankmodus verwenden, benötigen Sie keine Transformationsregel, um Schemanamen umzubenennen. Schemanamen haben eine one-to-one Zuordnung zur T-SQL-Zieldatenbank in Babelfish.

Die folgende Beispieltransformationsregel schreibt alle Tabellennamen in Kleinbuchstaben um und benennt den ursprünglichen SQL-Server-Schemanamen von dbo in mydb_dbo um.

{
   "rules": [
   {
      "rule-type": "transformation",
      "rule-id": "566251737",
      "rule-name": "566251737",
      "rule-target": "schema",
      "object-locator": {
         "schema-name": "dbo"
      },
      "rule-action": "rename",
      "value": "mydb_dbo",
      "old-value": null
   },
   {
      "rule-type": "transformation",
      "rule-id": "566139410",
      "rule-name": "566139410",
      "rule-target": "table",
      "object-locator": {
         "schema-name": "%",
         "table-name": "%"
      },
      "rule-action": "convert-lowercase",
      "value": null,
      "old-value": null
   },
   {
      "rule-type": "selection",
      "rule-id": "566111704",
      "rule-name": "566111704",
      "object-locator": {
         "schema-name": "dbo",
         "table-name": "%"
      },
      "rule-action": "include",
      "filters": []
   }
]
}          
            

Einschränkungen bei der Verwendung eines PostgreSQL-Zielendpunkts mit Babelfish-Tabellen

Bei der Verwendung eines PostgreSQL-Zielendpunkts mit Babelfish-Tabellen gelten folgende Einschränkungen: